Practice patterns for deep vein thrombosis prophylaxis in minimal-access surgery.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are no comprehensive evidence-based guidelines for deep vein thrombosis (DVT) prophylaxis in patients undergoing minimal-access surgery (MAS). METHODS: We completed a cross-sectional survey of general surgeons practising in Ontario, in order to establish current practice patterns for DVT prophylaxis for MAS procedures. RESULTS: The mean duration of practice of respondents was 15.4 years, with most (67.0%) practising outside an academic centre. For minor MAS, most surgeons do not give DVT prophylaxis (73.8% in laparoscopic cholecystectomy and 63.7% in laparoscopic inguinal hernia repair). For major MAS, a minority of surgeons do not give DVT prophylaxis (4.1% in laparoscopic colorectal surgery and 13.6% in laparoscopic splenectomy). However, there remains considerable variation in the mechanism (pharmacological, mechanical), approach and duration (perioperative, postoperative) of DVT prophylaxis among respondents in all case scenarios evaluated. Academic surgeons and surgeons in practice for 15 years or less are more aggressive with preoperative heparin administration. CONCLUSIONS: There is substantial and important variability in the current practice of general surgeons with respect to DVT prophylaxis for MAS. Considerable benefit will be derived from clinical trials that provide data to establish appropriate DVT prophylaxis guidelines for MAS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».